شروع کار با TensorFlow 2

به این دوره آموزشی در مورد شروع با TensorFlow 2 خوش آمدید! در این دوره شما یک گردش کار کامل برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق با Tensorflow، از ساخت، آموزش، ارزیابی و پیش‌بینی مدل‌ها با استفاده از Sequential API، اعتبارسنجی مدل‌های خود و از جمله منظم‌سازی، اجرای callbacks، و ذخیره و مدل های بارگیری مفاهیمی را که در مورد آنها یاد می گیرید بلافاصله در آموزش های عملی و عملی برنامه نویسی، که توسط دستیار آموزشی فارغ التحصیل راهنمایی می شوید، در عمل قرار می دهید. علاوه بر این، یک سری تکالیف برنامه نویسی با درجه بندی خودکار برای شما وجود دارد تا مهارت های خود را تثبیت کنید. در پایان دوره، بسیاری از مفاهیم را در یک پروژه Capstone گرد هم می آورید، جایی که یک مدل یادگیری عمیق طبقه بندی کننده تصویر را از ابتدا توسعه می دهید. Tensorflow یک کتابخانه ماشینی منبع باز است و یکی از پرکاربردترین چارچوب ها برای یادگیری عمیق است. انتشار Tensorflow 2 با تمرکز اصلی بر سهولت استفاده برای همه کاربران، از سطح مبتدی تا پیشرفته، یک تغییر مرحله‌ای را در توسعه محصول نشان می‌دهد. این دوره هم برای کاربرانی که کاملاً با Tensorflow آشنا هستند و هم برای کاربران با تجربه در Tensorflow 1.x در نظر گرفته شده است. دانش لازم برای موفقیت در این دوره، تسلط به زبان برنامه نویسی پایتون (این دوره از پایتون 3 استفاده می کند)، دانش مفاهیم کلی یادگیری ماشین (مانند برازش/زیاد برازش، وظایف یادگیری نظارت شده، اعتبارسنجی، منظم سازی و مدل سازی است). انتخاب)، و دانش کاری در زمینه یادگیری عمیق، از جمله معماری های مدل معمولی (MLP/feedforward و شبکه های عصبی کانولوشن)، توابع فعال سازی، لایه های خروجی، و بهینه سازی.